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學習machine learning也有很長一段時間了，前段時間在*****中應用了gtb（gradient tree boosting）演算法。在我的資料集上gtb的performance比random forest要稍微強一點，整個experiment做完之後，有許多東西都來不及及時整理，很多都遺忘了。打算接下來的時間裡，好好整理下自己的學習資料，這份資料絕對不是一時半會就整理得完的，先開個頭吧，以後會間斷性更新該blog的。
下面來做個資料整理吧。
機器學習的書籍很多，下面推薦幾本本人用過而且覺得還不錯的書籍。優於機器學習是一門跨領域的學科，所以在書籍上並非全是機器學習的書籍:
機器學習的tools很多，這裡只列出幾個參考工具。
下面給出乙個比較圖，具體想要學什麼，還需自己抉擇。
機器學習最近在國內比較火，許多培訓機構都相應的開了該門課程，如果想要聽中文教程的，可以去網上搜尋下，這裡就不給培訓機構打廣告了。
大牛們的部落格，會讓你感到興奮，讓你覺得你不是乙個人在奮鬥，讓你時刻記住你的前方已經有很多的學者正在等著你，你要加油。他們的經驗會讓我們少走些冤枉路，能讓我們在他們的基礎上進一步理解。下面推薦幾個我所知道的或者說我了解到的幾位牛人部落格和幾篇文章：
關於資料分析的競賽，國內國外都有，下面推薦幾個比較火的競賽** ：
下面是本人在csdn雲計算欄目發布的翻譯文章，如有翻譯不準確的地方，還望多多包涵，希望能給大家帶來點幫助，譯文列表如下：
下面是相關譯者的譯文，僅供參考：
機器學習資料
出處 本列表選編了一些機器學習領域牛b的框架 庫以及軟體 按程式語言排序 計算機視覺 通用機器學習通用機器學習自然語言處理 通用機器學習 資料分析 資料視覺化自然語言處理 通用機器學習 資料分析 資料視覺化自然語言處理 資料分析 資料視覺化 通用機器學習通用機器學習 自然語言處理 資料分析 資料視覺...
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andrew ng教授的deep learning維基，有中文翻譯 因為是美國的課堂，當然的教學語言是英語。網易做的不錯，除了把老師說的話全部轉寫下來，還做了中文翻譯，前14集翻譯得不錯，除了偶有錯別字之外，專業術語翻譯的很好，語句也很流暢。第15集以後一直到最後一堂課，翻譯的不是太準確，一些專業術...